【摘 要】
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乳腺恶性肿瘤已成为现代女性发病率最高的恶性肿瘤.伴随乳腺癌确诊患者的增加,其相关影像、病理、检验报告、治疗方案的诊疗数据也急剧增长.然而随着医师工作强度的增加,也面临误诊率、漏诊率升高等问题.机器学习可通过海量数据变量揭示数据特征之间的关系、预测事件结局并提供可能的决策,因此广泛应用于乳腺恶性肿瘤的中西医诊疗、并发症的早期识别、肿瘤相关心理干预、风险预测等方面,具有良好的临床应用前景.未来基于机器学习的数字化医疗可以为乳腺癌的传统诊治流程及疾病全方位管理模式提供新思路.
【机 构】
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上海中医药大学附属龙华医院中西医结合乳腺科,上海200032
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乳腺恶性肿瘤已成为现代女性发病率最高的恶性肿瘤.伴随乳腺癌确诊患者的增加,其相关影像、病理、检验报告、治疗方案的诊疗数据也急剧增长.然而随着医师工作强度的增加,也面临误诊率、漏诊率升高等问题.机器学习可通过海量数据变量揭示数据特征之间的关系、预测事件结局并提供可能的决策,因此广泛应用于乳腺恶性肿瘤的中西医诊疗、并发症的早期识别、肿瘤相关心理干预、风险预测等方面,具有良好的临床应用前景.未来基于机器学习的数字化医疗可以为乳腺癌的传统诊治流程及疾病全方位管理模式提供新思路.
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